信息化进程的研究

针对信息化发展中各个阶段的显著特点,将其划分为信息化建设、信息安全保障和信息安全评价指标体系3个重要过程;并针对每个过程进行了研究,说明了3个阶段之间的关联关系;提出了适应于中国国情的信息安全保障IA(Information Assurance)的运筹(Operational)机制;研究了以安全基线政策(Security Baseline Policy)为核心的信息安全评价指标体系(Indicator)。最后,总结了每个信息化过程的发展特征,分析了今后的发展方向。     

基于RSSI加权质心和GASA优化的WSN定位算法

针对无线传感器网络节点在自身定位中广泛存在较大的定位误差的问题,提出一种基于RSSI加权质心和GASA优化的无线传感器网络定位算法。该算法假设无线传感器网络中存在一定比例的位置已知的锚节点,利用RSSI加权质心算法计算未知节点与锚节点间的距离,建立以未知节点位置为参数的数学模型,用GASA优化算法计算最优解从而获得未知节点的位置,实现未知节点自身的定位。仿真实验的结果表明,当锚节点个数为30,算法的平均定位误差在10%以内,比RSSI加权质心算法降低了10%~15.5%左右,并且随着节点个数的增加平均定位误差降低。     

基于Visual Basic API的指针特殊使用分析

指针的应用程序设计中一个很重要的知识点.在VB程序设计中,由于缺少有关技术支持,使得VB对指针的应用受到了很大的限制.在VB教学中,为了能够帮助学生更好地理解这一难题,本文通过对VB中几个API的应用实例分析为切入点,对VB的指针应用提出了一些相应解决对策,以帮助学生更好地领悟及提高VB程序设计水平.     

基于推理模型与指数加权卡尔曼滤波的链路质量估计

现有基于链路质量指示(LQI)的估计方法未能有效解决LQI参数波动较大的问题,并且所使用的LQI与收包率(PRR)的映射关系模型没有考虑实际物理意义。为此,通过推理LQI和PRR的理论关系,建立更具实际物理意义的双曲正切模型,并提出一种链路质量估计方法。通过指数加权卡尔曼滤波获得更为稳定的LQI估计值,再利用双曲正切模型对链路质量进行定量估计。实验结果表明,该方法能够更真实地反映链路质量,与LETX、K-CCI方法相比,其估计误差在不同质量链路下降低了11.21%~52.26%。     

基于ITSQEM的IT服务质量研究

在SERVQUAL模型以及软件工程产品质量模型的基础上,结合IT服务质量的内涵和范畴,提出了IT服务质量评价模型(ITSQEM);并对该模型特性及子特性进行分析,提出了模型裁剪原则以及相应指标项的度量方法,使得质量评价更具有实用性和可操作性。     

基于RSSI均值的无线传感器网络拓扑控制算法

针对采用接收信号强度指示(RSSI)值构建拓扑存在误差的不足,提出一种分布式拓扑控制算法RTC。该算法基于RSSI均值计算节点间双向路径损耗,从而判断两节点间是否存在每跳通信链路代价都小于直接通信链路代价的两跳路径,以构建局部优化拓扑。理论分析了算法的通信复杂度和网络连通性,仿真分析了其节能特性,结果表明RTC在降低网络能量消耗的同时延长了网络生命周期。     

土壤微生物量碳氮作为土壤肥力指标的探讨

通过对不同肥力水平黑土、棕壤、黄棕壤、红壤土壤微生物量碳氮的比较,研究和探讨土壤微生物量碳氮与土壤肥力的关系。结果表明:有机肥或无机肥施入土壤均能增加土壤微生物量C、N的含量,且有机肥与无机肥配合有显著的正交互作用。土壤微生物量C、N从北到南的地带性变化规律不强。BC/BN及TC/TN从北到南逐渐减小,BC/TC及BN/TN从北到南逐渐增加。相关分析结果表明:土壤微生物量C、N与全C、全N均呈极显著相关,可以作为指示土壤肥力的重要指标。     

改进的狭长空间中加权质心定位算法

针对目前狭长空间环境中信号多路径效应明显、传感器节点定位精度不足等情况,提出了一种基于信号接收强度(RSSI)的加权质心定位算法.该算法根据狭长带状区域环境特点部署信标节点,通过相邻信标节点的实际距离和信号接收强度,动态获取周围环境的路径衰落指数,提高RSSI测距算法的环境适应能力;根据当前环境改进加权质心算法的加权因子,引入修正因子,进一步提高算法的定位精度.理论分析和仿真结果表明,该算法设计优化,适应于狭长空间环境,宽度分别为3 m、5 m、8 m、10 m,信标节点的个数为10的巷道环境中,其定位计算精度比传统加权质心算法分别提高了22.1%、19.2%、16.1%、16.5%,稳定性分别提高了23.4%、21.5%、18.1%、15.4%.     

LR-WPAN Mesh网络双重能效优化设计

针对IEEE 802.15.5低速无线个域网(LR-WPAN)标准缺乏能效均衡设计的问题,提出LR-WPAN Mesh网络双重能效优化方法.在自适应树建立和拓扑引导分布式链路状态路由环节中引入合理的能效评估要素,优化拓扑结构和路由选择.实验结果表明,双重能效优化方法可使网络寿命延长97％,并使网络的能耗更加均衡.     

The utilization of soft transformation and genetic algorithm to model two sources of uncertainty of Indicator Kriging

Indicator Kriging (IK) is a geostatistical method that uses observation points to quantify the probabilities at which a set of thresholds are exceeded at unmeasured points. To improve IK accuracy, the interpolation process should consider its uncertainty sources. By doing this, we also maintain its ability to provide the conditional cumulative distribution function (ccdf), which is a reliable measure of local uncertainty. This study modeled two IK uncertainty sources, i.e., measurement errors attached to observation points and subjective threshold choices. Soft Indicator Kriging (SIK), which uses a soft transformation for observation points, considers the measurement errors of these two sources. To select the thresholds objectively, a genetic algorithm (GA) was performed to obtain the optimum set of thresholds related to an objective function, which minimized the mean absolute error (MAE).